論文の概要: You Don't Have to Live Next to Me: Towards Demobilizing Individualistic Bias in Computational Approaches to Urban Segregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01830v1
• Date: Sat, 03 May 2025 14:15:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.289914
• Title: You Don't Have to Live Next to Me: Towards Demobilizing Individualistic Bias in Computational Approaches to Urban Segregation
• Title（参考訳）: 都市分断への計算的アプローチにおける個人主義バイアスの安定化を目指して
• Authors: Anastassia Vybornova, Trivik Verma,
• Abstract要約: 社会的不平等の世界的な増加は、我々の時代で最も差し迫った問題の一つだ。 都市規模における社会的不平等の表現は、都市分離を引き起こす。 ビッグデータと計算モデルの人気が高まり、多くの計算研究に影響を与えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The global surge in social inequalities is one of the most pressing issues of our times. The spatial expression of social inequalities at city scale gives rise to urban segregation, a common phenomenon across different local and cultural contexts. The increasing popularity of Big Data and computational models has inspired a growing number of computational social science studies that analyze, evaluate, and issue policy recommendations for urban segregation. Today's wealth in information and computational power could inform urban planning for equity. However, as we show here, segregation research is epistemologically interdependent with prevalent economic theories which overfocus on individual responsibility while neglecting systemic processes. This individualistic bias is also engrained in computational models of urban segregation. Through several contemporary examples of how Big Data -- and the assumptions underlying its usage -- influence (de)segregation patterns and policies, our essay tells a cautionary tale. We highlight how a lack of consideration for data ethics can lead to the creation of computational models that have a real-life, further marginalizing impact on disadvantaged groups. With this essay, our aim is to develop a better discernment of the pitfalls and potentials of computational approaches to urban segregation, thereby fostering a conscious focus on systemic thinking about urban inequalities. We suggest setting an agenda for research and collective action that is directed at demobilizing individualistic bias, informing our thinking about urban segregation, but also more broadly our efforts to create sustainable cities and communities.
• Abstract（参考訳）: 社会的不平等の世界的な増加は、我々の時代で最も差し迫った問題の一つだ。 都市規模における社会的不平等の空間的表現は、都市分離を引き起こす。 ビッグデータと計算モデルの人気が高まり、都市分離のための政策勧告を分析し、評価し、発行する計算社会科学研究が増えている。 今日の情報と計算力の富は、都市計画に株式を知らせる可能性がある。 しかし、ここで示すように、分離研究は、体系的なプロセスを無視しながら個人の責任を過度に重視する一般的な経済理論と、認識論的に相互依存している。 この個人主義バイアスは、都市分離の計算モデルにも包含されている。 私たちのエッセイは、ビッグデータ -- と、その利用の基礎となる前提 -- が、どのようにして(分離のパターンとポリシーに影響を与えるかという現代の例を通して、注意深い物語を伝えています。 データ倫理に対する考慮の欠如が、現実的な、さらに不利なグループへの影響を疎外する、計算モデルの作成につながることを強調する。 このエッセイでは,都市分離に対する計算的アプローチの落とし穴やポテンシャルをよりよく把握し,都市不平等に関する体系的思考に意識的な焦点をあてることを目的としている。 個人主義的偏見の解消をめざした研究・集団行動のアジェンダを設定し、都市分離についての考え方を知らしめるとともに、持続可能な都市・コミュニティの構築に向けた我々の取り組みをより広く行うことを提案する。

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